医学图像识别

作品数:17被引量:120H指数:7
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相关领域:自动化与计算机技术医药卫生更多>>
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相关机构:东南大学深圳市腾讯计算机系统有限公司北京百度网讯科技有限公司四川大学更多>>
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基于深度学习的医学图像识别研究综述被引量:8
《中国卫生统计》2020年第1期150-156,共7页张烁 张荣 张岩波 
山西省重点研发计划(201603D321101);国家自然科学基金(81973154)。
1943年McCulloch和Pitts首先提出了神经元模型(MP模型)[1]。1958年到1962年,Rosenblatt在神经元模型的基础上添加了学习功能,提出了单层感知器网络模型[2-3],并将此模型应用到实践中,但是此模型解决不了线性不可分问题。到1986年,Rumelh...
关键词:神经元模型 反向传播网络 循环神经网络 自动编码器 单层感知器 无监督学习 有监督学习 深度学习 
基于CNN的糖尿病视网膜病变图像识别研究
《电脑知识与技术》2019年第11期206-208,共3页潘杨帆 吴涛 颜二惠 胡奇奇 蒋鹏飞 
安徽中医药大学自然重点项目(2018zrzd12);安徽省高校人文社科研究重点项目(SK2018A0218);安徽中医药大学2018年度大学生创新创业训练计划重点项目(2018064)
目前,深度学习已经应用到医学图像识别领域,相关学者研究并开发深度学习算法,实现计算机对医学图像的识别与处理,诊断病因,为医生提供辅助诊断决策。本文介绍了卷积神经网络(CNN)背景及相关重要理论知识,基于TensorFlow框架,采用Python...
关键词:卷积神经网络 医学图像识别 TensorFlow PYTHON Anaconda 
基于深度卷积神经网络的乳腺钼靶筛查被引量:4
《中国数字医学》2019年第3期62-65,共4页孙泽宇 史晓林 朱延武 张姗姗 郭建飞 赵地 
乳腺钼靶X线摄影检查是乳腺癌的筛查与诊断的重要手段之一,临床上应用广泛。随着计算机技术的发展,通过计算机算法实现对乳腺钼靶图像的自动诊断可以有效缓解医疗压力,提高诊断精度。在此基础上,通过对乳腺钼靶图像的分析,提出了一种基...
关键词:深度学习 乳腺钼靶图像 医学图像识别 神经网络 
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